一. 按存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)分

a. b樹(shù)索引　　　默認(rèn)索引

　　　　?　　　　即二叉搜索樹(shù)：

?????? 　　　　　　　　1.所有非葉子結(jié)點(diǎn)至多擁有兩個(gè)兒子（Left和Right）

　　　　　　　　　　 2.所有結(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)一個(gè) 關(guān)鍵字 ；

?????? 　　　　　　　　3.非葉子結(jié)點(diǎn)的左指針指向小于其關(guān)鍵字的子樹(shù)，右指針指向大于其關(guān)鍵字的子樹(shù)；

?????? 　　　　　　　　如：

　　　　　　　　　　　　?B樹(shù)的搜索，從 根結(jié)點(diǎn) 開(kāi)始，如果查詢的關(guān)鍵字與結(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵字相等，那么就命中；

　　　　　　　　　　　　否則，如果查詢關(guān)鍵字比結(jié)點(diǎn)關(guān)鍵字小，就進(jìn)入左兒子；如果比結(jié)點(diǎn)關(guān)鍵字大，就進(jìn)入

　　　　　　　　　　　　右兒子；如果左兒子或右兒子的指針為空，則報(bào)告找不到相應(yīng)的關(guān)鍵字；

??????　　　　　　　　　 ?如果B樹(shù)的所有非葉子結(jié)點(diǎn)的左右子樹(shù)的結(jié)點(diǎn)數(shù)目均保持差不多（平衡），那么B樹(shù)

　　　　　　　　　　　　的搜索性能逼近 二分查找 ；但它比連續(xù)內(nèi)存空間的二分查找的優(yōu)點(diǎn)是，改變B 樹(shù)結(jié)構(gòu)

　　　　　　　　 　　　　（插入與刪除結(jié)點(diǎn)）不需要移動(dòng)大段的內(nèi)存數(shù)據(jù)，甚至通常是 常數(shù) 開(kāi)銷；

?????? 　　　　　　　　如：

　　　　　　　　　　　　但B樹(shù)在經(jīng)過(guò)多次插入與刪除后，有可能導(dǎo)致不同的結(jié)構(gòu)：

?? 　　　　　　　　　　　　右邊也是一個(gè)B樹(shù)，但它的搜索性能已經(jīng)是 線性 的了；同樣的關(guān)鍵字集合有可能導(dǎo)致不同的

　　　　　　　　　　　　樹(shù)結(jié)構(gòu)索引；所以，使用B樹(shù)還要考慮盡可能讓B樹(shù)保持左圖的結(jié)構(gòu)，和避免右圖的結(jié)構(gòu)，也就

　　　　　　　　　　　　是所謂的“平衡”問(wèn)題；??????

?????? 　　　　　　　　　　　　實(shí)際使用的B樹(shù)都是在原B樹(shù)的基礎(chǔ)上加上平衡算法，即“ 平衡二叉樹(shù) ”；如何保持B樹(shù)

　　　　　　　　　　　　結(jié)點(diǎn)分布均勻的平衡算法是平衡 二叉樹(shù) 的關(guān)鍵；平衡算法是一種在B樹(shù)中插入和刪除結(jié)點(diǎn)的策略；

b. 位圖索引

　　　　　　　　如有表 test(id,name,address)
　　　　　　　　數(shù)據(jù)
　　　　　　　　　　　　(1,張三,大連)
　　　　　　　　　　　　(2,李四,天津)
　　　　　　　　　　　　(3,王五,北京)
　　　　　　　　　　　　(4,趙六,大連)
　　　　　　　　　　　　....

　　　　　　　　　　　　類似這樣的數(shù)據(jù)，如果查詢的時(shí)候用到 【where address='大連'】，因?yàn)閿?shù)據(jù)庫(kù)中有很多這樣的數(shù)據(jù)，所以一般的索引起不到查詢加速的作用，而建立位圖索引后會(huì)產(chǎn)生如下位圖效果：
　　　　　　　　　　　　假設(shè)有4條數(shù)據(jù)(就如上所示)

　　　　　　　　　　　　大連 天津? 北京
　　　　　　　　　　　　1??? 0???? 0
　　　　　　　　　　　　0??? 1???? 0
　　　　　　　　　　　　0??? 0???? 1
　　　　　　　　　　　　1??? 0???? 0

　　　　　　　　　　　　這樣當(dāng)查詢：
　　　　　　　　　　　　　　　　select * from 表 where address='大連' or address='北京';
　　　　　　　　　　　　的時(shí)候數(shù)據(jù)庫(kù)很快就能根據(jù) 同行的 1和0 判斷出那一條數(shù)據(jù)符合要求。

在實(shí)際應(yīng)用中，如果某個(gè)字段的值需要頻繁更新，那么就不適合在它上面創(chuàng)建位圖索引。

　　　　　　　　　　　　在位圖索引中，如果你更新或插入其中一條數(shù)值為N的記錄，

　　　　　　　　　???? 　那么相應(yīng)表中數(shù)值為N的記錄（可能成百上千條）全部被Oracle鎖定，

　　　　　　　　　　???? 這就意味著其它用戶不能同時(shí)更新這些數(shù)值為N的記錄，其它用戶必須要等第一個(gè)用戶提交后，

　　　　　　　　　　???? 才能獲得鎖，更新或插入數(shù)據(jù)，bitmap index它主要用于決策支持系統(tǒng)或靜態(tài)數(shù)據(jù)。

?

c. 反向鍵索引

　　　　　　　　我們知道Oracle會(huì)自動(dòng)為表的主鍵列建立索引，這個(gè)默認(rèn)的索引是普通的B-Tree索引。對(duì)于主鍵值是按順序(遞增或遞減)加入的情況，默認(rèn)的B- Tree索引并不理想。這是因?yàn)槿绻饕械闹稻哂袊?yán)格順序時(shí)，隨著數(shù)據(jù)行的插入，索引樹(shù)的層級(jí)增長(zhǎng)很快。搜索索引發(fā)生的I/O讀寫次數(shù)和索引樹(shù)的層級(jí)數(shù)成正比，也就是說(shuō)，一棵具有5個(gè)層級(jí)的B-Tree索引，在最終讀取到索引數(shù)據(jù)時(shí)最多可能發(fā)生多達(dá)5次I/O操作。因而，減少索引的層級(jí)數(shù)是索引性能調(diào)整的一個(gè)重要方法。

如果索引列的數(shù)據(jù)以嚴(yán)格的有序的方式插入，那么B-Tree索引樹(shù)將變成一棵不對(duì)稱的"歪樹(shù)"，

而如果索引列的數(shù)據(jù)以隨機(jī)值的方式插入，我們將得到一棵趨向?qū)ΨQ的索引樹(shù)，

對(duì)稱的B-Tree索引

搜索到A塊需要進(jìn)行5次I/O操作，而圖 6僅需要3次I/O操作。

既然索引列數(shù)據(jù)從序列中獲取，其有序性無(wú)法規(guī)避，但在建立索引時(shí)，Oracle允許對(duì)索引列的值進(jìn)行反向，即預(yù)先對(duì)列值進(jìn)行比特位的反向，如 1000,10001,10011,10111,1100經(jīng)過(guò)反向后的值將是0001,1001,1101,0011。顯然經(jīng)過(guò)位反向處理的有序數(shù)據(jù)變得比較隨機(jī)了，這樣所得到的索引樹(shù)就比較對(duì)稱，從而提高表的查詢性能。

但反向鍵索引也有它局限性：如果在WHERE語(yǔ)句中，需要對(duì)索引列的值進(jìn)行范圍性的搜索，如BETWEEN、<、>等，其反向鍵索引無(wú)法使用，此時(shí)，Oracle將執(zhí)行全表掃描；只有對(duì)反向鍵索引列進(jìn)行 <> 和 = 的比較操作時(shí)，其反向鍵索引才會(huì)得到使用。

?

二. 按索引值分

　　　　a. 唯一索引

　　　　　　　　列上的值是唯一的，主鍵為唯一索引

　　　　b. 非唯一索引

　　　　　　　　在列上的值可以為null

三. 其它索引

　　　　a. 單列索引

　　　　　　　　一個(gè)列建索引

　　　　b. 組合索引

　　　　　　　　多個(gè)列一起建索引

　　　　c. 基于函數(shù)索引

?　　　　　　　　使用函數(shù)里面的表達(dá)式來(lái)索引

?

能用唯一索引，一定用唯一索引

　　能加非空，就加非空約束

　　一定要統(tǒng)計(jì)表的信息，索引的信息，柱狀圖的信息。

　　聯(lián)合索引的順序不同，影響索引的選擇，盡量將值少的放在前面

　　只有做到以上四點(diǎn)，數(shù)據(jù)庫(kù)才會(huì)正確的選擇執(zhí)行計(jì)劃。

?

四： 創(chuàng)建語(yǔ)法

　　　　create unique|bitmap index 索引名稱

　　　　on 表名

　　　　(列1 asc|desc?，列2.。。。)

　　　　reverse

　　　　reverse 為反向鍵索引，unique唯一和bitmap位置不寫為b樹(shù)索引

?

Oracle 基礎(chǔ)學(xué)習(xí)之索引